AI投资增长，但人才培养和数据限制了其影响

几乎一致(96%)表示,今年他们将扩大对人工智能(AI)的投资,信息技术总监CIO面临着一个悖论:只有49%表示他们的团队已经做好准备,46%报告的数据不足以支持这些项目,根据普华永道最近的一项研究。

但是，如果公司已經看到了 AI 的價值，卻又遇到數據不足或團隊準備不足的問題，該怎麼辦呢？

單憑技術是不夠的。沒有適當的培訓和高品質的數據，對 AI 的投資可能無法產生預期的影響。而這也是領導者的責任；賦能員工、確保強大的技術支援和整合系統，將 AI 轉化為真正的競爭優勢。Unentel 的 CRO 約翰·內托如是說。

AI治理也在建设中：根据Logicalis的数据，只有42%的企业拥有结构化的政策，而49%的企业正在实施中。尽管如此，结果很快显现：在过去12个月投资的77%家公司已经实现了投资回报。

换句话说，即使存在结构性缺陷，人工智能已经展现出实际成果，这使得投资于能力建设和良好的治理实践更加紧迫。CRO 继续说道，还有很大的空间可以扩大这些成果并获得更大的回报。

另一個重要的數據，由 Gartner 指出，顯示 63% 的高人工智能成熟度企業已通過堅實的 ROI 和客戶滿意度指標來跟進其專案成果。然而，這些組織中少於一半能夠維持其 AI 專案運作三年或以上，這進一步突顯了結構化及長期策略的重要性。

为了让这些人工智能投资能够持久且产生变革，我们需要提升团队的信任度和运营能力，加强数据管理，并建立持续学习的文化。对于若昂·內托来说，这个三位一体的要素至关重要，它能确保创新真正转化为商业价值。

投資還不夠：必須為數據、人與文化共同發展鋪平道路，執行長說道。